Hallucinatie & Beperkingen
AI-modellen kunnen overtuigende maar incorrecte informatie genereren. Leer hallucinaties herkennen en controleren om betrouwbaar met AI te werken.
Downloads
Wat zijn AI-hallucinaties?
AI-hallucinaties zijn een fundamentele eigenschap van hoe taalmodellen werken. Het model genereert overtuigende, maar incorrecte of niet-bestaande informatie. Het "verzint" antwoorden die plausibel lijken, gebaseerd op de data waarmee het getraind is, zonder daadwerkelijk begrip van de feiten.
Waarom gebeurt dit? AI-modellen zijn in essentie voorspellingsmachines die het meest waarschijnlijke volgende woord berekenen op basis van patronen uit miljarden teksten. Het is geen zoekmachine en ook geen database met feiten. Het genereert nieuwe tekst, elke keer weer, op basis van waarschijnlijkheden en niet op basis van waarheid.
De beste AI-modellen genereren gemiddeld in ±1-2% van de antwoorden informatie die niet waar is. Dit klinkt klein, maar bij intensief gebruik kom je regelmatig hallucinaties tegen. Daarom is verificatie essentieel.
Denk aan AI als een hyperslimme stagiair
Zeer capabel en snel, maar je moet het werk altijd controleren. AI is getraind op algemene kennis, niet op jouw specifieke werkprocessen, merkrichtlijnen of actuele bedrijfsdata.
Wil je weten hoe verschillende AI-modellen presteren op het gebied van hallucinaties? Bekijk de Vectara Hallucination Leaderboard voor een actueel overzicht.
Vormen van hallucinaties
AI-hallucinaties komen in verschillende vormen. Herkenning is de eerste stap naar veilig gebruik.
Feitelijke onjuistheden
Overtuigend klinkende, maar verzonnen 'feiten', statistieken, datums of historische gebeurtenissen. Bijvoorbeeld: verkeerde oprichtingsdatums van bedrijven, niet-bestaande wetten, of fictieve marktcijfers.
Incorrecte details
Verkeerde datum, bedragen, namen, productfuncties of technische specificaties. Bijvoorbeeld: een verkeerd salarisgemiddelde, onjuiste productnamen, of foutieve bedrijfsnamen in een sector.
Logische en rekenkundige fouten
Rekenfouten of tegenstrijdige redeneringen binnen dezelfde output. Bijvoorbeeld: "5.11 is groter dan 5.3" of berekeningen die niet kloppen met de gegeven input.
Verzonnen bronnen en verwijzingen
Niet-bestaande onderzoeken, artikelen, experts of citaten. Het model kan verwijzen naar een "studie van McKinsey uit 2023" die nooit gepubliceerd is, of een expert die niet bestaat.
Misinterpretatie van context
Antwoorden die weliswaar correcte elementen bevatten, maar niet passen bij de specifieke vraag of context. Het model begrijpt de nuance van je vraag niet en geeft een generiek antwoord.
Herkennen en controleren: De VAK-check
Ontwikkel een verificatiemindset. Elke AI-suggestie is een startpunt, geen eindresultaat. Deze discipline maakt je een betere professional omdat je gedwongen wordt te begrijpen wat de content werkelijk zegt in plaats van het klakkeloos te accepteren.
Gebruik de VAK-check om hallucinaties systematisch te herkennen:
| Check | Vraag |
|---|---|
| Verifieerbaar | Zijn de feiten, cijfers, data en namen controleerbaar via betrouwbare bronnen? |
| Accuraat | Kloppen de details? Zijn er geen rekenfouten of incorrecte specificaties? |
| Kloppend | Sluit het aan bij jouw bestaande kennis en expertise? Zou een vakgenoot dit ook zo formuleren of concluderen? |
Pro tip: Gebruik NotebookLM voor onderzoek
Voor onderzoek waarbij je zeker moet zijn van bronnen, gebruik NotebookLM in plaats van reguliere AI chat. NotebookLM werkt 100% bron-gebaseerd en geeft precieze citaten met paginareferenties. Ideaal voor marktonderzoek, concurrentieanalyse of beleidsonderzoek waar bronvermelding cruciaal is.
Praktische tips voor verificatie
- Controleer cijfers altijd tegen betrouwbare bronnen zoals CBS, jaarverslagen, of officiële statistieken
- Verifieer namen en data via LinkedIn, bedrijfswebsites, of nieuwsbronnen
- Toets aan expertise: Als iets vreemd klinkt, vraag een vakgenoot of gebruik je eigen domeinkennis
- Vraag om bronnen: Vraag AI expliciet om bronnen te noemen, en controleer of die echt bestaan
- Vergelijk met interne richtlijnen: Check of tone-of-voice, stijl en inhoud matchen met je merkrichtlijnen
Praktische voorbeelden
Hallucinaties zijn niet theoretisch: je zult ze regelmatig tegenkomen. Hieronder enkele voorbeelden om je te helpen herkennen hoe ze eruitzien.
Inconsistente trainingsdata
Dezelfde vraag gesteld aan drie verschillende AI-modellen kan drie totaal verschillende antwoorden opleveren. Dit komt doordat elk model getraind is op andere datasets en andere prioriteiten heeft.
Voorbeeld: Vraag naar de oprichtingsdatum van een bedrijf aan ChatGPT, Gemini en Copilot. Je krijgt mogelijk drie verschillende jaren terug. Altijd verifiëren met de officiële bron!
Klokkijken is lastig
AI-modellen hebben moeite met het aflezen van klokken. Dit komt doordat ze vooral getraind zijn op klokafbeeldingen uit webshops, waar de wijzers meestal op 10:10 of symmetrische tijden staan die er visueel aantrekkelijk uitzien. Door deze scheefgroei in trainingsdata raken modellen in de war bij andere tijden.
Thinking models corrigeren zichzelf
Moderne "thinking models" kunnen hun eigen denkproces analyseren en fouten herstellen. Deze modellen tonen hun redenering en kunnen zichzelf corrigeren wanneer ze een fout ontdekken. Dit maakt ze betrouwbaarder, maar verificatie blijft essentieel.
Thinking models
Modellen zoals Claude met "extended thinking" of OpenAI o1 laten hun denkproces zien. Dit helpt je begrijpen hoe ze tot een antwoord komen en waar potentiële fouten zitten.
Samenvattend
- 1. AI hallucineert: Het is geen bug, het is hoe taalmodellen werken. Verwacht het en plan ervoor.
- 2. Verificatie is essentieel: Gebruik de VAK-check (Verifieerbaar, Accuraat, Kloppend) voor elke belangrijke output.
- 3. Ken de vormen: Van verzonnen feiten tot incorrecte details: weet waar je op moet letten.
- 4. Gebruik de juiste tool: NotebookLM voor brongebaseerd onderzoek, reguliere AI voor creatieve taken.